Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827
Название: Predictive clarity in energy analytics: xai-enhanced solar forecasting in siberia
Авторы: Akpuluma, D. A.
Yurchenko, Aleksey Vasilievich
Abam, J. I.
Williams, C. A.
Ключевые слова: climate data analysis; hybrid models; XAI implementation
Дата публикации: 2024
Издатель: Томский политехнический университет
Библиографическое описание: Predictive clarity in energy analytics: xai-enhanced solar forecasting in siberia / Akpuluma D. A., Yurchenko A. V., Abam J. I., Williams C. A. // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15-18 апреля 2024 г., Томск. — Томск : Изд-во ТПУ, 2024. — С. 230-234.
Аннотация: This study unveils a robust LASSO-RFR hybrid model for solar power prediction in Siberia, significantly enhancing predictive accuracy and reducing MSE, with an R-squared of 85.9 %. Employing LIME and SHAP for XAI, it foregrounds feature contributions, fostering transparent, reliable forecasting in extreme climates
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84827
Располагается в коллекциях:Материалы конференций

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
conference_tpu-2024-C04_p230-234.pdf646,91 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons